TensorFlow 2.6

TensorFlow 2.6是TensorFlow的一个版本，它是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它提供了许多工具和库，使得开发者能够轻松地进行深度学习任务，如图像分类、目标检测、自然语言处理等。TensorFlow 2.6版本中引入了许多新功能和改进，并修复了一些bug，以提高性能和稳定性。该版本还支持在64位Windows下使用Python 3.8进行离线安装，可以通过安装包内的whl文件来实现。

如果你想在Coursera上学习TensorFlow 2.0，你可以选择帝国理工开设的"TensorFlow 2 for Deep Learning Specialization"课程。

要在笔记本上使用GPU版本的TensorFlow 2.6，你需要按照以下步骤进行配置：
1. 首先，确保你的笔记本电脑的显卡支持CUDA。你可以在cmd窗口中运行"nvidia-smi"命令来检查你的显卡和CUDA版本。
2. 根据你的显卡型号和CUDA版本，从Nvidia官方网站下载并安装相应的CUDA和cuDNN驱动程序。
3. 将cuDNN文件夹下的bin、lib和include目录中的文件复制到CUDA安装目录对应的bin、lib和include目录中。
4. 在cmd窗口中运行"nvcc -V"命令来检查CUDA是否成功安装。
5. 在Python的交互式环境(如ipython)中运行"import tensorflow as tf"命令来导入TensorFlow库。
6. 使用"tf.test.is_gpu_available()"命令来检查是否成功检测到显卡。

通过以上步骤，你应该能够成功配置并使用TensorFlow 2.6的GPU版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [TensorFlow2.6的离线安装所需的全部依赖包](https://download.csdn.net/download/liweiqing08/84989802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [深度学习 | 适配tensorflow2.6的CUDA与cuDNN](https://blog.csdn.net/weixin_49559389/article/details/120854176)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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